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표본 크기(N)는 표본의 총 관측치 수입니다.
표본 크기는 신뢰 구간 및 검정의 검정력에 영향을 미칩니다. 일반적으로 표본이 클수록 신뢰 구간이 좁아집니다. 또한 표본이 클수록 검정력이 더 높습니다.
동등성 검정의 검정력에 대한 자세한 내용은 동등성 검정의 검정력에서 확인하십시오.
평균은 데이터의 중심을 나타내는 단일 값을 사용하여 각 표본의 값을 요약합니다. 평균은 모든 관측치의 합을 관측치 수로 나눈, 데이터의 산술 평균으로 계산됩니다.
2x2 교차 설계에 대한 동등성 검정에서는 연구에 포함된 각 시퀀스의 각 기간에 대한 처리 반응의 평균을 계산합니다.
각 처리 시퀀스에서 피실험자의 평균 처리 반응을 추정하려면 각 기간의 평균을 사용하십시오. 각 피실험자 그룹이 두 처리에 대해 평균적으로 유사하게 반응했는지 여부를 조사하십시오. 처리 효과, 이월 효과 또는 기간 효과가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하려면 효과 표의 결과를 참조하십시오.
각 처리 시퀀스에서 평균을 시각적으로 비교하려면 기간별 시퀀스 평균 그림을 사용하십시오. 자세한 내용을 보려면 2x2 교차 설계에 대한 동등성 검정에 대한 그래프에서 "기간별 시퀀스 평균 그림"을 클릭하십시오.
표준 편차(StDev)는 산포 또는 데이터가 평균과 비교하여 얼마나 달라지는 지를 나타내는 가장 일반적인 측도입니다. 랜덤이 아니거나 공정에 자연스럽지 못한 변동은 종종 잡음이라고 합니다.
표준 편차는 데이터와 동일한 단위를 사용합니다. 모집단의 표준 편차를 나타내는 데는 일반적으로 기호 σ(시그마)가 사용됩니다. 표본의 표준 편차를 나타내는 데는 일반적으로 문자 s가 사용됩니다.
데이터가 평균을 중심으로 퍼져 있는 정도를 확인하려면 표준 편차를 사용합니다.
표본 데이터의 표준 편차는 모집단 표준 편차의 추정치입니다. 값이 클수록 데이터에 더 많은 변동 또는 "잡음"이 있다는 것을 나타냅니다. 표준 편차는 신뢰 구간과 p-값을 계산하는 데 사용됩니다. 값이 클수록 신뢰 구간이 더 넓어지고 통계적 검정력이 낮아집니다.
피험자 내 표준 편차는 동일한 피실험자의 여러 반응 값의 표준 편차로, 처리 효과, 기간 효과 및 기타 체계적인 효과를 제거한 후 동일한 피실험자의 반응 측정값 내 랜덤 오차의 크기를 추정합니다. 값이 클수록 각 피실험자의 반응 값 내 변동성이 크다는 것을 나타냅니다.
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